Azure solution architectures

Architectures to help you design and implement secure, highly available, high-performance, resilient solutions on Azure.

Optimering av energiförsörjningInom ett elnät så interagerar energikunder med olika typer av elproducenter, handelsplatser och lagringsenheter, som delstationer, batterier, vindkraftsparker och solpaneler samt mikroturbiner i syfte att tillgodose respektive behov och minimera energikostnaden. Om det här ska fungera så måste nätoperatören avgöra hur mycket energi som ska användas från de olika resurserna under en viss tidsperiod, sett till resursernas priser, kapacitet och fysiska egenskaper.

Energy Supply Optimization

In an energy grid, energy consumers are engaged with various types of energy supplying, trading and storage components such as substations, batteries, wind farms, solar panels, micro-turbines and demand response bids to meet their respective demands and minimise the cost of energy commitment. To achieve this, the grid operator must determine how much energy each type of resource should commit over a given time frame, given the prices of soliciting different types of resources and the capacities and physical characteristics of each of them.

Learn more
Kampanjoptimering med Azure HDInsight Spark-klusterI den här lösningen visas hur du skapar och distribuerar en modell för maskininlärning med Microsoft R Server på Azure HDInsight Spark-kluster som rekommenderar åtgärder som maximerar köpfrekvensen bland potentiella kunder i en kampanj. Med den här lösningen kan du effektivt hantera stordata i Spark med Microsoft R Server.

Campaign Optimisation with Azure HDInsight Spark Clusters

This solution demonstrates how to build and deploy a machine learning model with Microsoft R Server on Azure HDInsight Spark clusters to recommend actions to maximise the purchase rate of leads targeted by a campaign. This solution enables efficient handling of big data on Spark with Microsoft R Server.

Learn more